用人工智能提高建筑能源效率?_广州建筑电气展览会2026

国际能源署的数据显示去年全球运行人工智能(AI)的数据中心，其电力消耗约占全球总用电量的1.5%，预计到2030年将增长一倍以上。

上升的能源需求，可能意味着更多煤炭、天然气等化石燃料的燃烧，进而加剧温室气体排放，推高全球气温。

AI就只能是能源消耗者吗?其实不然，也可成为节能增效的推动者。科学家正积极探索利用AI更高效地使用能源、降低污染，为全球节能减排注入智慧动能。

AI自动调节照明、通风、供暖与制冷系统，提升建筑的能源效率

能依据天气数据、用电量等多种因素来对照明、通风、供暖与制冷系统进行自动调节，从而显著提升建筑的能源效率，这正是AI的智能之处。

AI可以在员工上下班时自动安排空调与供暖运行，这就比人工调节更高效，在小型建筑中，这样的自动温控系统事最适用的，经济实惠。

自动化系统在通风方面能巧妙平衡室外新风引入与室内温度维持之间的关系，避免因通风而过度消耗能源。

AI还能实时监测暖通空调等设备的运行状态，并且有些还能预测并诊断潜在故障，这些都是在提前防止设备、问题恶化前能及时维修的前提。

用人工智能提高建筑能源效率是不是很贵?

用人工智能提高建筑能源效率的初期投入相对较高，但从长远来看，其带来的节能收益和成本回收速度使得整体成本效益显著。

初期投入

硬件设备成本：部署AI能源管理系统可能需要安装或升级传感器、智能电表等物联网设备，以收集建筑运行数据。这些硬件设备的采购和安装费用是初期投入的一部分。例如，要在建筑内各个区域安装温度传感器、湿度传感器、光照传感器等，以及支持数据传输的网络设备。

软件开发与定制成本：根据建筑的具体情况和能源管理需求，可能需要定制开发AI算法和软件平台。这涉及到软件开发团队的人力成本、算法研发费用以及软件测试和调试等费用。如果选择与AI技术公司合作，定制化的解决方案也会产生一定的费用。

运行与维护成本

系统运行成本：AI能源管理系统在运行过程中需要消耗计算资源，如服务器的运行和维护费用。如果采用云计算服务，还需要支付云服务费用。此外，系统需要持续获取和处理大量数据，数据的存储和管理也会产生一定的成本。

维护与更新成本：随着技术的不断发展和建筑能源需求的变化，AI能源管理系统需要定期进行维护和更新。这包括软件版本的升级、算法的优化以及硬件设备的维护等费用。为了确保系统的稳定运行和持续优化效果，需要投入一定的人力和物力资源进行维护。

节能收益与成本回收

节能收益：AI能源管理系统能够实时监测和分析建筑的能源消耗情况，通过优化能源使用策略，有效降低能源浪费。例如，在暖通空调系统方面，AI可以根据室内外温度、湿度等参数自动调节运行模式，避免过度能耗;在照明系统方面，可以根据光照强度和人员活动情况智能控制照明亮度，实现节能照明。这些节能措施能够显著降低建筑的能源费用，带来可观的经济收益。

成本回收速度：虽然初期投入较高，但AI能源管理系统的节能效果显著，成本回收速度相对较快。根据不同的建筑类型和能源消耗情况，通常在几年内就可以收回初期投资成本。例如，一些商业建筑在部署AI能源管理系统后，能耗降低了20% - 30%，每年节省的能源费用足以覆盖系统的运行和维护成本，并开始产生净收益。

其他潜在收益

提高建筑价值与竞争力：具备高效能源管理系统的建筑在市场上的竞争力更强，能够吸引更多的租户或买家。对于商业建筑而言，节能减排的形象也有助于提升企业的社会责任感和品牌形象，吸引更多环保意识强的客户和合作伙伴。

符合政策与法规要求：随着全球对节能减排的重视，各国政府纷纷出台相关政策和法规，鼓励建筑行业提高能源效率。部署AI能源管理系统可以帮助建筑符合这些政策与法规要求，避免因不符合规定而产生的罚款和损失。

来源：广州光亚法兰克福展览有限公司

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